摘要:针对模拟战场环境下指挥员心理状态评测缺少客观性的问题,提出一种基于脑电的情绪分析方法。通过提取无线采集的8导联情感脑电信号的相位耦合(phase-locking value, PLV)、功率谱密度(power spectral density, PSD)、差分熵(differential entropy, DE)和差分不对称(differential asymmetry, DASM)、有理不对称(rational asymmetry, RASM)特征,结合支持向量机(support vector machine, SVM)和随机森林(random forest, RF)算法进行情绪分类评估。结果表明PLV特征能够有效提高特征分类效果,且单独采用PLV特征结合随机森林分类器,可以得到96.4%的5分类准确率,远高于其他机器学习方法,证明了该方法的有效性,为情感脑机接口技术在军事模拟训练中的落地应用夯实了理论基础。
关键词:脑电;情绪识别;虚拟现实;战场认知;模拟训练;机器学习
基金项目:陆军装备科研资助项(LJ20212A011267)。
引用格式:
聂文兵, 罗超元, 许建中, 等. 沉浸式模拟战场环境下的脑电情绪分析方法[J]. 南昌大学学报(理科版), 2026, 50(2): 161-170.
NIE W B, LUO C Y, XU J Z, et al. EEG-based emotion analysis method in immersive simulated battlefield environment[J]. Journal of Nanchang University(Natural Science), 2026, 50(2): 161-170.